深度学习模型在部署时通常以云方式部署,通过API对外提供推理服务。这个框架提供了部署API时的基本架构组件,实现了几个目标: - API处理模块与模型推理模块解耦,降低高并发造成的网络和计算阻塞风险 - API处理模块与模型推理模块可进行分布式部署,均可实现横向扩展 - 使用Go语言实现,提高执行效率,简化部署和运维 - 业务逻辑使用callback方式调用,隐藏通用逻辑,开发时只需关注业务逻辑
其他功能:

$ claude mcp add go-infer \
-- python -m otcore.mcp_server <graph>